无法在Python中的同一程序中使用追加和重塑函数

我正在编写一个代码，它将从用户那里获取输入并将其转换为矩阵。我在我的代码中使用了

append（）

和

restrape（）

函数，为了使用它们，我导入了

numpy

和

array

库，但在这样做时，我得到了以下错误：

回溯（最近一次调用）：文件“”，第1行，在 文件“C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pydev_pydev_bundle\pydev_umd.py”，第197行，在runfile中 pydev_imports.exefile（文件名、全局变量、本地变量）#执行脚本文件“C:\Program Files\JetBrains\PyCharm” 2020.2\plugins\python\helpers\pydev_pydev_imps_pydev_execfile.py”，execfile中的第18行 exec（编译（contents+“\n”，file，'exec'），glob，loc）文件“C:/Users/pc/PycharmProjects/pythonProject/matrix multliplication”， 第30行，在 new_arr=arr.reformate（i，j）AttributeError:'array.array'对象没有属性'reformate'

我的代码：

from numpy import *
from array import *
print("Enter the details of 1st Matrix")
i = int(input("Enter the number of Rows"))
j = int(input("Enter the number of Columns"))
print("NOTE:Number of columns of 1st matrix should be equal to Number  of rows of 2nd matrix")
print("Enter the details of 2st Matrix")
m = int(input("Enter the number of Rows"))
n = int(input("Enter the number of Columns"))

if j == m:
    arr = array('i', [])
    arr1 = array('i', [])

    p = i * j
    q = m * n

    print("Enter the values for 1st matrix")

    for d in range(p):
        x = int(input("Enter the value"))
        arr.append(x)

    print("Enter the values for 2st matrix")

    for e in range(q):
        y = int(input("Enter the value"))
        arr1.append(y)

    new_arr = arr.reshape(i,j)
    new_arr1 = arr1.reshape(m,n)

    print(arr)
    print(arr1)
else:
    print("Invalid Input")

---

我缺少什么？

重塑是numpy提供的一个功能，可以在numpy阵列上使用。要使用

重塑

，您需要将

arr

变量转换为numpy数组。

重塑

是numpy提供的一项功能，可用于numpy数组。要使用

重塑

，您需要将

arr

变量转换为numpy数组。

您可以创建一个

数组。数组

（它也可以是一个列表，

[]

）

arr

仍然是一个

数组。数组

。阅读

数组

文档。您是否看到任何

重塑
方法？如果没有，请不要执行以下操作：

new_arr = arr.reshape(i,j)

数组。数组
不是多维的。它只是一个简单列表的高效内存版本。在这样的迭代会话中，与内置的
list
类相比，它没有提供任何好处

以下是输入值的简单交互方式：

In [143]: alist = []
In [144]: for _ in range(4):
     ...:     alist.append(int(input()))     # list append
     ...: 
1
3
5
2
In [145]: alist
Out[145]: [1, 3, 5, 2]
In [146]: arr = np.array(alist)       # make a numpy.ndarray
In [147]: arr
Out[147]: array([1, 3, 5, 2])
In [148]: arr = arr.reshape(2,2)      # this has a reshape method
In [149]: arr
Out[149]: 
array([[1, 3],
       [5, 2]])

或在一行中获取所有值：

In [150]: alist = input().split()
1 3 5 2
In [151]: alist
Out[151]: ['1', '3', '5', '2']
In [152]: arr = np.array(alist, dtype=int).reshape(2,2)
In [153]: arr
Out[153]: 
array([[1, 3],
       [5, 2]])

我用的纸条

import numpy as np

这是标准做法。它允许我们清楚地识别numpy函数，例如使用
np.array

你使用

from numpy import *
from array import *

可能会造成混乱。
array（）
是调用
numpy
函数还是调用
array
函数<代码>*
允许导入，但通常不鼓励导入。
您创建一个
数组。数组
（它也可以是一个列表，
[]
）

arr
仍然是一个
数组。数组
。阅读
数组
文档。您是否看到任何
重塑
方法？如果没有，请不要执行以下操作：

new_arr = arr.reshape(i,j)

数组。数组
不是多维的。它只是一个简单列表的高效内存版本。在这样的迭代会话中，与内置的
list
类相比，它没有提供任何好处

以下是输入值的简单交互方式：

In [143]: alist = []
In [144]: for _ in range(4):
     ...:     alist.append(int(input()))     # list append
     ...: 
1
3
5
2
In [145]: alist
Out[145]: [1, 3, 5, 2]
In [146]: arr = np.array(alist)       # make a numpy.ndarray
In [147]: arr
Out[147]: array([1, 3, 5, 2])
In [148]: arr = arr.reshape(2,2)      # this has a reshape method
In [149]: arr
Out[149]: 
array([[1, 3],
       [5, 2]])

或在一行中获取所有值：

In [150]: alist = input().split()
1 3 5 2
In [151]: alist
Out[151]: ['1', '3', '5', '2']
In [152]: arr = np.array(alist, dtype=int).reshape(2,2)
In [153]: arr
Out[153]: 
array([[1, 3],
       [5, 2]])

我用的纸条

import numpy as np

这是标准做法。它允许我们清楚地识别numpy函数，例如使用
np.array

你使用

from numpy import *
from array import *

可能会造成混乱。
array（）
是调用
numpy
函数还是调用
array
函数<代码>*
允许导入，但通常不鼓励导入。
先生，我们如何将数组转换为numpy数组？能否请您在上述代码的上下文中解释或给出示例。您需要这两种代码的具体原因是什么？转换很简单：
np.array（arr）
将进行转换。我使用array是因为我想向我在开始时声明的空数组中添加值，而使用numpy我无法追加值，因此我使用array。不建议使用
np.append
！先生，我们怎样才能把数组转换成numpy数组？请您解释一下，或者在上面的代码中给出一个例子。您需要这两个数组的具体原因是什么？转换很简单：
np.array（arr）
将进行转换。我使用array是因为我想向我在开始时声明的空数组中添加值，而使用numpy我无法追加值，因此我使用array。不建议使用
np.append
！不要将
numpy
和
array
包一起使用。使用一个或另一个。但是我需要两个，所以你能建议任何方法都使用吗？Python
list
有一个
append
方法。使用它，然后忘记
数组
模块。在Python中，每个对象类都有自己定义的
方法集。列表有一个
.append
，而
ndarray
有一个
.reforme
。字符串，
dict
也有单独的方法。在代码中的每一点上，您都应该知道变量是什么（它的
类型
），并且只使用适当的
方法
。将文档放在手边。我使用的是append模块，只有您可以在上面的代码中看到。但我仍然遇到了错误，请不要将
numpy
和
数组
包一起使用。使用一个或另一个。但是我需要两个，所以你能建议任何方法都使用吗？Python
list
有一个
append
方法。使用它，然后忘记
数组
模块。在Python中，每个对象类都有自己定义的
方法集。列表有一个
.append
，而
ndarray
有一个
.reforme
。字符串，
dict
也有单独的方法。在代码中的每一点上，您都应该知道变量是什么（它的
类型
），并且只使用适当的
方法
。把文档放在手边。我使用的是append模块，只有你能在上面的代码中看到。但我还是得到了错误